UCV-Escuela Economía- Estadística 1

Ejercicio Práctico

Estadística Descriptiva

# cargar librerías a trabajar
library(ggplot2)
library(dplyr)

Leer los datos

Desde el repositorio del curso ubicado en repositorio datos

# gapminder 2007
gap_2007 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/javendaXgh/ucveconomiaestadistica1-2-2025/refs/heads/main/data/gap_2007.csv')
# notas quiz1
quiz1<- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/javendaXgh/ucveconomiaestadistica1-2-2025/refs/heads/main/data/quiz1.csv')
# encuesta Estadística 1-2025 UCV
df_encuesta <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/javendaXgh/ucveconomiaestadistica1-2-2025/refs/heads/main/data/df_curso.csv')

Inspeccionar conjunto de datos

• Media
• Mediana
• Histograma
• Gráfico de caja boxplot(boxplot)
• Medidas de dispersión
• Rango
• Cuartiles

# revisar conjunto de datos
gap_2007

# cantidad observaciones
nrow(gap_2007)

gap_2007$lifeExp

# ordenar valores ascendentemente
sort(gap_2007$lifeExp)

# asignar a una variables
expect_vida <- sort(gap_2007$lifeExp)

# revisar valores
expect_vida

# media o promedio
mean(expect_vida)

# mediana
median(expect_vida)

# mitad de los datos en el valor
nrow(gap_2007)/2

# valores en la mitad
expect_vida[71]

expect_vida[72]

# calcular la mediana para cantidades pares en el número de observaciones
(expect_vida[71]  + expect_vida[72] )/2

# tabla resumen de una columna
summary(gap_2007$lifeExp)

# tabla resumen de los valores expect_vida
summary(expect_vida)

# tabla resumen de pib per cápita
summary(gap_2007$gdpPercap)

# histograma con RBase para la PIB per cápita
hist(gap_2007$gdpPercap)

# histograma para expectativa de vida
hist(expect_vida, col='orange')

# en otro color
hist(expect_vida, col ='blue')

# añadir línea media
hist(expect_vida, col ='blue')
abline(v = mean(expect_vida), col = "red", lwd = 2, lty = 2)

# añadir línea mediana
hist(expect_vida, col ='blue')
abline(v = mean(expect_vida), col = "red", lwd = 2, lty = 2)
abline(v = median(expect_vida), col = "green", lwd = 2, lty = 2)

# obtener desviación típica
desviacion_tipica <- sd(expect_vida)
# llamar (ver el valor asignado a la variable)
desviacion_tipica

# calcular 1 desviación de la media por encima
desviacion_1pos <- mean(expect_vida)+ 1*desviacion_tipica
desviacion_1pos

# calcular 1 desviación de la media por debajo
desviacion_1neg <- mean(expect_vida)- 1*desviacion_tipica
desviacion_1neg

# calcular dos desviaciones
desviacion_2pos <- mean(expect_vida)+ 2*desviacion_tipica
desviacion_2neg <- mean(expect_vida)- 2*desviacion_tipica
desviacion_2pos
desviacion_2neg

# graficar una desviación de la media
hist(gap_2007$lifeExp, col ='blue')
abline(v = mean(expect_vida), col = "red", lwd = 4, lty = 2)
abline(v = desviacion_1pos, col = "orange", lwd = 3, lty = 2)
abline(v = desviacion_1neg, col = "orange", lwd = 3, lty = 2)

#abline(v = -sd(gap_2007$lifeExp), col = "orange", lwd = 2, lty = 2)

# graficar dos desviaciones de la media
hist(gap_2007$lifeExp, col ='blue')
abline(v = mean(expect_vida), col = "red", lwd = 4, lty = 2)
abline(v = desviacion_1pos, col = "orange", lwd = 3, lty = 2)
abline(v = desviacion_1neg, col = "orange", lwd = 3, lty = 2)
abline(v = desviacion_2pos, col = "purple", lwd = 3, lty = 2)
abline(v = desviacion_2neg, col = "purple", lwd = 3, lty = 2)

Gráficos con sistema ggplot para ir del gráfico de puntos al gráfico de caja pasando por el histograma

# variable en estudio: notas del quiz1
variable_estudio <- quiz1
nombre_variable <- 'Notas Quiz1'

variable_estudio

nombre_variable

ggplot(data=variable_estudio,
       aes(x=quiz1,y=0)) +
  geom_point()

ggplot(data=variable_estudio,
       aes(x=quiz1)) +
  geom_dotplot()

# cambio en el ancho del punto
ggplot(data= variable_estudio,
       aes(x=quiz1)) +
  geom_dotplot(binwidth=2,
               fill="blue") +
  xlab(nombre_variable) +
  ylab("Frecuencia")

# pasar al histograma
ggplot(data=variable_estudio,
       aes(x=quiz1)) +
  geom_histogram(binwidth=1,
               fill="blue") +
  xlab(nombre_variable)

# asignar colores por una variable categórica
ggplot(data=gap_2007,
       aes(x=lifeExp,
           fill=continent)) +
  geom_dotplot(binwidth=1) +
  xlab('Expectativa de Vida') +
  ylab("Frecuencia") +
  ggtitle("Dotplot de la Expectativa de Vida por Continente ")

ggplot(data=gap_2007,
       aes(x=lifeExp,
           fill=continent)) +
  geom_histogram() +
  xlab('Expectativa de Vida') +
  ylab("Frecuencia") +
  ggtitle("Dotplot de la Expectativa de Vida por Continente ")

ggplot(data=gap_2007,
       aes(x=lifeExp,
           fill=continent)) +
  geom_histogram(bins=6) +
  xlab('Expectativa de Vida') +
  ylab("Frecuencia") +
  ggtitle("Dotplot de la Expectativa de Vida por Continente ")

# cambio en el ancho del punto

nota_mediana <- median(variable_estudio$quiz1, na.rm = TRUE)
nota_mediana

ggplot(data=variable_estudio,
       aes(x=quiz1,y=0)) +
  geom_point() +
  geom_vline(xintercept =nota_mediana,
           color = "red",
             linetype = "dashed",   # Tipo de línea (e.g., "solid", "dotted")
             linewidth = 1)

boxplot(variable_estudio$quiz1, horizontal = TRUE)

boxplot(variable_estudio$quiz1)

ggplot(data=gap_2007,
       aes(x=lifeExp,y=0)) +
  geom_point() +
  geom_vline(xintercept =median(gap_2007$lifeExp),
           color = "red",
             linetype = "dashed",   # Tipo de línea (e.g., "solid", "dotted")
             linewidth = 1)+
  geom_vline(xintercept =mean(gap_2007$lifeExp),
           color = "blue",
             linetype = "dashed",   # Tipo de línea (e.g., "solid", "dotted")
             linewidth = 1)

boxplot(gap_2007$lifeExp, horizontal = TRUE)

boxplot(gap_2007$lifeExp)

hist(expect_vida)
abline(v = mean(expect_vida), col = "blue", lwd = 2, lty = 2)
abline(v = median(expect_vida), col = "red", lwd = 2, lty = 2)

Trabajar con nuestros Datos

df_encuesta

A data.frame: 0 × 17

peso	altura	Edad	hermanos	cod.postal	sexo	dia.nacionmiento	hijos	distancia	tranporte	trabaja	materias.cursadas	horas.estudio	promedio.acad	red.social	consumo.drogas	hora.registro
<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>	<lgl>